ヒューマンインタフェース学 会
共生システム専門研究会第1回研究談話会
2007.6.23

遠隔コミュニケーション(2/2)
プライベートユーザの立場に立つと共有仮想空間でのコミュニケーション支援nn

余計な個人情報は伝送したくない：個人情報保護
電話の時何か見てないと手持ちぶさた ：注意の対象(今，私の姿が見えなくなって声だけになったらどうでしょうか ．．．)

会話相手の実写画像ではなくても，会話の時に注意を向ける適切な対象が欲しい

東京農工大学大学院 藤田欣也，宮島俊光

アバタを利用し，共有仮想空間で音声コミュニケーション○個人情報流出が避けられる△視線や表情などのノンバーバル情報が欠落
アバタノンバーバル情報の制御の必要性
3

1

遠隔コミュニケーション(1/2)
広帯域・常時接続ネットワークの整備

アバタNV情報制御の例
直接法 カメラで動作を計測し制御

間接法 音声でユーザ動作を制御→メッセンジャなど実時間コミュニケーションの普及
視線（GAZE：Queens

実写型映像・音声コミュニケーション（TV電話/ビデオ会議）○表情や身振りなどのノンバーバル情報を伝送可能△伝送したくない個人情報伝送の可能性
環境情報

表情

表情

(Face Communicator
沖電気WEBサイト
より)
n

視線

大学WEBサイトより)

オフィシャルな場所や用途なら可能（
勤務先での遠隔会議など）

n

プライベートな利用は疑問
学生の多くはメッセンジャ（テキスト）
を使用しているが，TV電話機能利用者はほどんど皆無

ユーザ情報
実写型メッセンジャの例(Microsoft Windows Live Messenger
2
Webサイトより)

うなずき

うなずき（USC：

IVA06デモ）（InterActor 岡山
県立大学WEBサ
イト
より）
4

1

本日の内容仮説：間接法NV情報制御の有効性
アバタの視線や表情は，必ずしも会話相手の実際の視線や表情と一致
しなくとも，ユーザが会話相手 の音声から期待する視線・表情とアバタの視線・表情の間に大きな矛盾がなければ，連続的な視線・表情の変化は，より自然な印象を与え，会話を活性化するものと期待される．
根拠：
渡辺らのうなずき制御

ここが大きく矛盾
しなければ良いのでは ？
音声から期待する
会話相手の視線・
表情

アバタ
本当に
音声から期待無矛盾
一致する必要する視線・表情
視線・表情
あり？
会話相手の
自動制御した
実際の会話相手のアバタ視線・
表情
実際の視線・表情
視線・
表情

1. ノンバーバル情報とコミュニケーション
2. アバタ視線の自動制御
3. アバタ表情の自動制御
4. 共有仮想空間での，より豊かなコミュニ
ケーションにむけて＋連続的でインタラ
クティブな変化•自然な印象
•対話感

音声

会話相手

ユーザ

会話が活性化 5

7

会話におけるＮＶ情報の機能研究の目標 と想定前提条件（
ノンバーバルインタフェース（
黒川）
を改変）

目標
n

メタコミュニケーション機能

ＮＶ情報の自動制御による共有仮想空間でのコミュニケーション支援n

挨拶，会話の開始...

心的情報の伝達n

感情，ストレス

バックグラウンド情報の伝達
n民族，地位，職業．．

前提条件
１．既知の相手との会話（マルチユーザ）
２．カジュアルな会話（
会話の活性化）
３．自動制御を基本とし手動制御を排除しない•「ことば」より重要と考える研究者も多い
Birdwhistell(1970)
Katz(1983)
Mehrabian(1968)
6

ノンバーバル バーバル
65〜70%
30〜35%
65〜90%
10〜35%
93%7%
8

2

コミュニケーションの階層とNV情報（
コラボレーションとコミュニケーション（
松下，岡田）
を参考に加筆）調整子

フォーマル・計画的

メタコミュニケーション 機能（挨拶，会話の開始…）

心的情報（感情，ストレス）

バックグラウンド情報（民族，地位，職業．．）

コラボレーション
コミュニケーション
アウェアネス

協同作業

コプレゼンス

存在する

身体動作の種類とコミュニケーション

会議
立ち話

発話権の授受や会話の流れを 話者交替などを円滑に円滑にする（うなずき，視線）する

感情表出 情動に伴う表情，身振りなど

好感情の表出はコミュニ
ケーション に好影響

適応子

状況に適応するための動作（髪の毛いじり，貧乏揺すり）

自然な印象に好影響

標識音声言語に翻訳可能で表象，サインとも呼ばれる

例示子

発話内容を強調，補足する

見かける，聞こえる

斜線部分：言語処理（意味解釈）または手動制御 が必要

インフォーマル・無計画的想定される自動制御の対象
11

ノンバーバル情報の種類（
ノンバーバルインタフェース（
黒川）
を改変）

分類
身体動作

• コミュニケーションに多様で重要な役割

具体例
視線，表情，唇の動き，瞳孔，◎（特に顔周辺）身振り，姿勢実現
周辺言語
声質（アクセント，発音．．），発声法
実現
対人距離
距離，位置関係実現
身体的特徴 体格，体型．．
身体装飾
衣服，装飾品，化粧，身体加工 実現
対人接触
抱擁，握手，タッチ，（
触感共有） 必要性低
必要性低
生理現象
あくび，発汗本日の内容
1. ノンバーバル情報とコミュニケーション
2. アバタ視線の自動制御
3. アバタ表情の自動制御
4. 共有仮想空間での，より豊かなコミュニ
ケーションにむけて

緑文字：
仮想空間音声チャットシステムで既 に実 現、または容易に実現可能
10

12

3

遠隔共有空間での視線制御

視線の機能
会話の開始合図
発話権の移譲と要求
意思表示
感情表現
対人関係の性質の伝達
関心表明
n

実写型

調整子
調整子

多地点ビデオ会議システム

×誰に対する視 線かわからない

感情表出

MAJIC（岡田ら）

視線一致の実 現

仮想空間型
センサやカメラを用いてユーザ視線を検出する直接法
×高精度の視線方向検出が必要

その他のキーワード：
注視（凝視），視線交差，儀礼的無関心

GAZE

発話情報に基づく疑似的な
アバタ視線制御（間接法による話者注視）

13

注視に関する知見

15

マルチユーザ音声チャットシステム

会話中 に視線をそらせたり交差させたりする行為は，会話の開始合図
や発話権の授受など会話の調整機能 を有している ：S.D.Duncan, Jr.,and D.W.Fiske,”Face-to-face interaction”Research, Methods, and Theory,
Hillsdale, N.J:Lawrence Erlbaum(1977).

各ユーザ情報：サーバ管理
音声・音声情報：VoIP機能（P2P通信）
音声情報を用いてアバタ視線を制御

視線には表現機能もあり 特に凝視は大きな作用を持つ ：A.Kendon, ”Some functions of gaze-direction in social interaction”, Acta
Psychologia, 26, 22-63(1967)
注視確率の増大が発言を促す ：R. Vertegaal, Y. Ding, “Explaining Effectsof Eye Gaze on Mediated Group Conversations: Amount or
Synchronization?” Proceedings of the 2002 ACM conference on CSCW, pp.
41-48, 2002

長時間 の持続的な注視は支配感により悪い印象を与える可能性がある ：深山，大野，武 川，澤木，萩田，” 擬人化エージェントの印象操作のための視線制御方法”，情報処理，43(12)，3596-3606(2002)
14

16

4

発話情報を利用した視線制御
仮想空間で誰が注目を集めるか？
注目度(Appeal Point)①長時間話している②大きな声で話している③話を始めた瞬間

音圧

アピール度の計算例（話者注視効果APcのみの場合の概念図）
ユーザ２

ユーザ１

音圧重み付き発話量
発言開始効果
0

-6 0

③

- 60

注目度(AP:Appeal Point)にもとづいて注視対象を制御
0

APc：
話者注視効果 APC = ∫ log( v(t )) exp( τ t ) dt
①長時間話 している
②大きな声で話している③①

時間 [s]

断続時

19

視線制御評価実験

発話情報を利用した視線制御

会話に対する視線制御の効果を評価
実験内容

60

− 60

0

③

話者交代

17

時 間[s ]

② 発話後

AP

②

①

ユーザ１

仮想空間内で５名で会話
日常的な話題（
被験者が話しにくいと回答したものは除外）

過去60秒間の発話量（音量と経過時間の重み付発話時間）

APs ：発言開始効果 APS =③話を始めた瞬間

5 − (t − t s )5（5秒間沈黙すると発生、それ以外 の時は0）AP = a×APc＋b×APs(a:bは実験的に1:2)
18

20

5

改良型注視制御モデル概要

主観評価結果（順序尺度）
自然さ
[好まし
さの得点」

60

人の視線行動は発話状態で大きく異なる

50
40

会話を３状態に分割し，アバタの視線行動を状態遷移モデルで制御

30
20

①発話状態

10
0

発話有
（
誰かが発話中）

発話検出
発話時間

視線制
御なし
ランダム

発話時間
＋
発言開始

発話時間 発話時間
＋
発言開始
＋
＋
ランダム ランダム•視線制御が自然な印象を与えた
アバタの挙動に自律性（他者発言時）と
インタラクティブ性（自己発言時）を付与•ランダムな注視対象者の変更は，却って逆効果 21

発話無（全員が無言）

発話検出
発話終了判定（発話無しが 500ms間継続）②無言開始状態③無言状態（一定時間3.0〜 4.0s）

23①発話状態制御得られた知見 と問題点

あいまい注視3.2〜7.9(s)知見２：発話量や発話開始の前後関係の反映は、自然さにつながったが、ランダムな注視対象者の変更は逆効果

67(%)
20(%)

問題点１：ユーザ発話中であってもランダムに他者を注視
問題点２：話者を注視するのみで，沈黙継続時の制御なし

確率状態遷移 モデル

聞き手を注視3.0(s)

13(%)
外を見る
2.0(s)︵ＡＰ使用︶

視線交差
1.1〜3.1(s)話者注視 視線はずし

知見１：発話に基づく視線制御はアバタの挙動に自律性（他者発言時）とインタラクティブ性を与え、自然な印象につながる

話者注視のとき，

問題点３：視線が持つ「発話委譲・促進」機能の利用なし⇒アバタに応用すればユーザの発話を促進できるのでは？

n 長時間継続の視線交差 は威圧感 を与える可能性
n 明らかな視線そらしは 他への興味を意味

あいまい注視 （視線交差位置から５° 下を見る）
人間の視線行動モデルにもとづく，発話情報を用いたアバタ注視自動制御

22

視線交差

視線交差

あいまい注
24 視

6

実験Ⅰ〜Ⅲ：各状態制御の評価②無言開始状態制御
実空間

実験条件：各制御の有無の組合わせ

人の発話終了時の会話権委譲行為， [榎本，伝]l 発話者：
次話者を見るl 非話者：
話者から次話者に視線を移す（発話者の後）評価方法：
n リッカート法による５段階の主観評価
n 内観報告発話終了時に，アバタがユーザを見ることでユーザの発話促進

被験者：15名（３人×５グループ,男13人・女２人）

仮想空間

ユーザと視線交差

実験方法：

n ユーザが発話者のとき：受話 アバタn ユーザが受話者のとき

n

ユーザと視線交差
ii

l受話アバタ：i)発話アバタ→ ii)ユーザを見る

ユーザ

ヘッドセット着用で５分間の対話（会話内容は事前に聞き取り調査し、興味のある話題を指示）

il発話アバタ
：

発話
アバタ

n

条件の試行順序は順序効果を考慮

25

27

実験結果Ⅰ：発話状態制御③無言状態制御
無言開始状態30(%)

確率遷移モデル

主観評価結果平均（１〜５点）

70(%)

外を見る

誰かを見る

観察モード

2.0(s)

3.0(s)（様子を伺う）

5

6.0~10（s）経過

あいまい注視1.1〜3.1(s)3.2〜7.9(s)

*
*

*

*
*

**
*
**

**p<0.01,*p<0.05(a): 話者注視のみ(b): (a) + 視 線はずし

期待モード

3

（ユーザを注視）(c): (a) + あいまい注視

2
1
挙動の自然さ発言の期待を感じたか（点）
威圧感の無さ発話意欲n 実空間では、人は無言のとき視線を下げ，他者の様子を伺う
n 会話活性化のためには，各ユーザの発話を促進することが望ましい

観察モード：ランダムに人や外を見る

期待モード：ユーザを注視 → 発話促進*

4

２ターン終了後

視線交差

*
**

n

26

(d): (a) + 視 線はずし+ あいまい注視

あいまい注視 → 自然さ,威圧感の軽減,発話促進 に有効（あいまい注視により，視線交差が強調された可能性） 28

7

実験結果Ⅱ：無言開始状態制御
主観評価結果平均（
１〜５点）
*

*

5
4
3

*p<0.05

あいまい注視や適度な視線はずしは ，自然さや威圧感の軽減に加えて視線交差を強調する効果があるa) 制御無し(無言状態制御）

適度なユーザ注視は発話を促進する効果があるb) 制御有り（
ユーザ注視制御）2
1
挙動の自然さ
威圧感の無さ発話意欲（点）
アバタの本人の意思反映
発言の期待を感じたかnl＜視線に関する今後の検討課題＞
意思表示，感情表現，対人関係の性質の伝達，関心表明（Joint Attention，Gaze Awareness．．）など，
他の視線機能の実現方法の検討

ユーザ注視制御：l

アバタ視線の自動制御のまとめ

ユーザの発言促進に有効
実際はパートナーの意思を反映していないにも関わらず，
29
アバタの本人の意思反映が向上

実験結果Ⅲ：無言状態制御

31

本日の内容

主観評価結果平均（
１〜５点）
5

*

*

*
*

*

*

*

*

*p<0.05a) 制御無し

43b) 観察モード2
1
発言の期待を感じたか（点）挙動の自然さ
威圧感の無さ発話意欲c) 観察モード+ 期 待モード

1. ノンバーバル情報とコミュニケーション
2. アバタ視線の自動制御
3. アバタ表情の自動制御
4. 共有仮想空間での，より豊かなコミュニ
ケーションにむけて期待モード（適度にユーザを注視）→ 自然さ，ユーザの発話促進に有効（
観察モード+期 待モード＞ 観察モード）

30

このあたりでちょっと一息

32

8アバタ表情制御の先行研究 と本研究

笑顔の心理的要因とモデル化
本能的で不随意の笑い（快感情）：感情発露n ムード(Mood)w 比較的長時間持続する穏やかな感情

手動制御

FaceCommunicator（
OKI）

SeeStorm

カメラトラッキング→ 操作の手間、断続的n 情動(Emotion)w 認知や生理が関わる複雑な過程→ 動作環境に制約

瞬時成分
（
発話）

本研究

社会的な随意の笑い：意志表出w（
苦笑いなどの追従や肯定など）

音声情報のみから，アバタの表情を自動制御したい

連続成分

非発話

疑似意志
表出成分
笑顔強度

Smile Level（
志水他，人はなぜ笑うのか―笑 いの精神生理学
）
35

33

①連続成分（SLc）の算出方法

自動制御するアバタ表情の種類○快感情（喜び）と怒りで基本周波数が高くなる「誤動作による意図しない不快感情 の表出はコミュニケーション 阻害の懸念」（重永: 感情の判別分析から見 た感情音声の特性）「チャットでは，怒り顔や泣き顔は意志表出手段 としての断続的使用が多い」（
例：
会話が盛 り上がるにつれて徐々 に笑 顔に変化）→ 発話者の基本周波数を利用（自己相関 を用いて推定）

自動制御対象を快感情（
笑顔）
のみに限定
（不快感情の表出制御 は手動のみと想定）
覚醒
快感情

Russellの円環モデル（
感情を覚醒-睡眠，快-不快の２軸で表現）
不快における覚醒-睡眠軸のみの１軸の制御に単純化

快△基本周波数は抑揚の影響を受ける→ 移動平均処理
Ft − FL0
1 0
Fnorm =
S Lc =
F norm dt∫
F
H 0 − FL 0
T −T

FL0 ： 平均基本周波数の最低値

FH0 ： 平均基本周波数の最高値
F norm ： 正規化基本周波数
T ：移動平均時間（実験的に過去５秒間に設 定）

不快感情

睡眠

34

36

9

②瞬時成分（SLr ）の算出方法

総笑顔強度（SL）の算出○会話相手の発言は時として瞬時的な情動変化を誘発（
例：
冗談による「ばか笑 い」）

反応の強さ）を利用→ 話者交代直後の応答初期音圧（

笑顔強度（SL）
SL = a×SLc + Max( b×SLr ，c×SLpi ）（話者交代検出：相手ユーザが発話して３秒以内の発話）

会話相手の発話

S Lr =Pi − P S 0
P i : 発話初期音圧のピーク値
P L 0 − P S 0 PS0, PL0 :平均音圧の最小値、最大値（実験的にa=0.75,b=0.5,c=0.25に決定）
本能的で不随意の笑い：感情発露
n○反応は瞬時的n→ 指数的に減衰処理（τ：1.5秒）

自己発話

連続成分SLc

ムード(Mood)w 比較的長時間持続する穏やかな感情
情動(Emotion)w 認知や生理が 関わる複雑な過程

瞬時成分SLr（
発話）

社会的な随意の笑い：意志表出
非発話（
苦笑いなどの追従や肯定など）
37③疑似意思表出成分（SLpi）の算出方法○社会的な随意（意志表出）の笑顔は
会話相手の発話や行動に対して発生○発話を伴わない場合も多い （例．愛想笑いなどの追従、肯定）

疑似意志表
出成分SLpi
39

システム構成マルチユーザ・アバタ音声チャットシステム
・基本周波数と音圧から笑顔強度SLを算出
・SLからFACSに従いアバタ笑顔を制御
笑顔（左か ら0％,50％,100%）

自己発話に応じた笑顔表出で疑似的に意思表出を実現（
渡辺らのうなずき制御と類似の考え方）→自己の発話終了直前の音圧を利用

SLpi =Pi − P S 0
PL 0 − PS 0

P i : 発話終了前音圧のピーク値(発話終了前300〜700ms)

P S0 , P L0 :最小，最大平均音圧
38

40

10

会話時の笑顔強度（SL）の例

SLc と SLr の検証結果●主観評価結果

会話
相手
発話

自己
発話

n=10

・SLc＋SLr の条件で最も良好

41

連続成分(SLc)と瞬時成分(SLr)の検証実験

・自然さ，好ましさ:
SLc ＞ SLr
→ ゆっくりした表情変化（連続成分）
は自然さに有効・対話感，被聴取感 :SLc ＜ SLr43
→ 反応の強さの反映（瞬時成分）は対話感増強に有効

疑似意思表出制御法（SLpi）
の検証
●実験条件
①SLc+SLr②SLc+SLr+SLpi●評価項目： Likkert法による主観評価●実験条件①表情制御なし ②SLc のみ③SLr のみ④SLc+SLr●評価項目： Likkert法による主観評価(対話感，被聴取感 ，自然さ，好ましさ，意思の反映)●被験者：１８名（３人×６組）(対話感，被聴取感 ，自然さ，好ましさ，意思の反映)

●被験者：
１０名（
２人×５組）●実験方法：
・
選定した日常的な話題の中から、被験者が共通して会話可能と回答した話題を選定し，４分間会話
・
４条件を連続して試行した後，聞き取り調査
42●実験方法：
・共通する会話可能な話題で４分間会話
・
２条件を連続して試行した後，聞き取り調査

44

11

疑似意思表出成分の実験結果

アバタ表情制御のまとめ• 音声情報に基づく間接的なアバタの表情制御は，自然さなどの印象につながる• ゆるやかな表情の変化は自然さや好ましさに，動的な表情の変化は対話感や被聴取感につながる• 疑似的であっても，社会的意志表出の笑顔は意思の反映に加え対話感や被聴取感を高める
n=18＜表情に関する今後の検討課題＞• より詳細な笑顔発生要因と笑顔のモデル化（笑い顔 / 上機嫌 / 愛想笑い など）

・SLpi あり ＞ SLpi なし （SLc +SLr を実装)
→ 疑似意思表出制御の効果を確認
45

考察

本日の内容

本能的で不随意（感情発露）の笑い
連続成分（SLc ）n ムード(Mood)n 情動(Emotion)

発話

社会的な随意非発話（意志表出）の笑い

47

瞬時成分（SLr ）疑似意志表出 （SLpi ）

1. ノンバーバル情報とコミュニケーション
2. アバタ視線の自動制御
3. アバタ表情の自動制御
4. 共有仮想空間での，より豊かなコミュニ
ケーションにむけて

疑似意思表出成分（ＳLpi ）は，意思の反映に加え，
対話感・被聴取感が高くなる⇒ 自己発話への肯定と認知した可能性
46

48

12

１．身体動作以外のＮＶ情報の制御
分類
身体動作
周辺言語
対人距離

１．身体動作以外のＮＶ情報の制御

具体例
表情，視線，身振り，唇の動き，姿勢
声質（アクセント，発音，ピッチ），発声法
距離，位置関係

対人接触
抱擁，握手，タッチ，（触感共有）
生理現象 • 音声チャットを前提にすれば，
あくび，発汗身体的特徴 特に工夫しなくても伝わる
体格，体型，容貌，皮膚，頭髪
身体装飾 （マイク感度の自動調節機能等があるので
衣服，装飾品，化粧，身体加工

分類

具体例

身体動作
周辺言語
対人距離

表情，視線，身振り，唇の動き，姿勢
声質（アクセント，発音，ピッチ），発声法
距離，位置関係

対人接触
抱擁，握手，タッチ，（触感共有）
生理現象
あくび，発汗身体的特徴
体格，体型，容貌，皮膚，頭髪
身体装飾 • 親密な間柄を除きあまり生じない
衣服，装飾品，化粧，身体加工

現実空間とは違ってくる可能性有り）• （触感の共有は話題提供の可能性）

１．身体動作以外のＮＶ情報の制御

物体の柔らかさの遠隔伝送
7種のゴムスポンジと1種のシリコンゴム

表情，視線，身振り，唇の動き，姿勢
声質（アクセント，発音，ピッチ），発声法
距離，位置関係

対人接触
抱擁，握手，タッチ，（触感共有）
生理現象
あくび，発汗• 距離や位置は関係や立場を反映
身体的特徴
体格，体型，容貌，皮膚，頭髪
身体装飾 （密接距離，個体距離，社会距離，公衆距離）
衣服，装飾品，化粧，身体加工• 移動は会話の相手を制御する手段（手動制御を基本とし，自動制御の可能性も？）伝送
柔らかさ提示装置で把持

計測

実物体を把持
して回答

1

2

身体動作
周辺言語
対人距離

具体例

回答 した物体の ヤング率（N/mm ）

分類

0.1

0.01

円の面積：回答数
0.001
0.001

0.01

0.1

送信側の 物体のヤング率 （N/mm2 ）

152

13

１．身体動作以外のＮＶ情報の制御
分類 •意図せずに発露→重要な手がかり
具体例
身体動作 •随意制御できない→伝送したくない
表情，視線，身振り，唇の動き，姿勢
周辺言語 （状態推定に基づく擬似的な間接制御？）
声質（アクセント，発音，ピッチ），発声法
対人距離
距離，位置関係
対人接触
生理現象
身体的特徴
身体装飾

２．アバタへのユーザ個性の反映
既知の友人との会話では，会話の相手が「その人」である感覚が欲しい（特にマルチユーザ環境）

アバタのパーソナライズ
元画像

抱擁，握手，タッチ，（触感共有）
あくび，発汗体格，体型，容貌，皮膚，頭髪
衣服，装飾品，化粧，身体加工

ポリゴン テクスチャ付
モデル
ポリゴン
モデル
55

１．身体動作以外のＮＶ情報の制御
分類 • アバタの設定次第
具体例
身体動作
周辺言語
対人距離
対人接触
生理現象
身体的特徴
身体装飾

２つのネットコミュニケーション
現実の相手とのTV電話会話）ヤバいよ
太郎君、もう 直接会話（
卒論書けた？
そっちは？

○現実空間と同様にユーザの嗜好を表現
表情，視線，身振り，唇の動き，姿勢できる
声質（アクセント，発音，ピッチ），発声法
×現実空間では容易に変更できない身体
距離，位置関係
特徴も変更できてしまう（意味が異なる）
抱擁，握手，タッチ，（触感共有）
あくび，発汗体格，体型，容貌，皮膚，頭髪
衣服，装飾品，化粧，身体加工

会話

ベアさん
最近調子どお？

間接会話（キャラクタになって会話）アイテム
たまったよ！

会話
非同一性

非同一性

56

14

もうひとつ(?)のネットコミュニケーション

おわりに

アバタ介在直接会話（
アバタを介した現実の相手と会話）
太郎君、もう
卒論書けた？

ヤバいよ
そっちは？

会話
同一性と
伝送情報制限の 両立

間接会話（キャラクタになって会話）

ベアさん
最近調子どお？

アイテム
たまったよ！

共有仮想空間でのカジュアルなコミュニ
ケーションは，調整子や感情表示などの身体動作を（モデルに基づいて）自動制御することで，支援できる可能性がある
アバタのパーソナライズや，他のノンバー
バル情報の制御など検討課題も多く，多方面の研究者の参画が望まれる

会話
57

非同一性

非同一性

アバタへの個性の反映とコミュニケーション形態
キャラクタ
好感度
好印象

○ある程度本当の相 手と話しているのに近 い感覚○相手の個性をある程度反映
しつつ好印象を与える

実写○本当の相手と話している感覚
×プライバシ流出の懸 念○好感度の高 い「キャラクタ」を自由にアバタとして設定
×本当の「
会話相手」
と話して
いる感覚が 希薄
非反映

反映

ユーザ個性
反映度

リアルアバタ悪印象

研究協力者

デフォルメアバタ「キャラクタ」アバタ

間接（キャラクタになって会話）59

直接（現実の相手と会話）○本当の相手と話しているのに近い感覚
×中途半端な人間らしさが悪印象につながる懸念
58

宮島俊光技術職員，田中貴紘助教
下地崇，石井亮，平家雅之，熊谷陽をはじめとする研究室学生諸君
中野有紀子特任准教授

研究支援
文部科学省科学特別教育研究経費
文部科学省科学研究費補助金6015